Die Verlagerung der künstlichen Intelligenz (KI) von zentralisierten Cloud-Servern auf dezentrale, direkt vor Ort arbeitende Systeme eröffnet völlig neue Möglichkeiten für Industrie, Gesundheitswesen und Automobilbranche. Edge AI, die Integration von KI direkt in eingebettete Systeme, revolutioniert die Art und Weise, wie Daten verarbeitet und Entscheidungen getroffen werden. Statt Informationen an zentrale Rechenzentren zu senden, ermöglichen es diese Technologien, Daten direkt an der Quelle zu analysieren, was zu einer Reduzierung der Latenzzeiten und einer Verbesserung der Privatsphäre und Sicherheit führt. Die rasante Entwicklung dieser Technologie schafft neue Horizonte für Anwendungen, die in Echtzeit Reaktionen erfordern und sensibler auf Datenschutzbedenken reagieren müssen.

Das musst Du wissen – Edge AI in Eingebetteten Systemen:

• Reduzierte Latenzzeiten: Daten werden direkt vor Ort verarbeitet, was besonders in sicherheitskritischen Anwendungen entscheidend ist.
• Verbesserte Sicherheit: Da Daten nicht in die Cloud übertragen werden müssen, bleibt die Datensicherheit besser gewährleistet.
• Kosteneffizienz: Geringere Kosten für Cloud-Computing und Datenübertragung durch lokale Datenverarbeitung.
• IoT-Integration: Erhöhte Autonomie von IoT-Geräten durch vor Ort getroffene Entscheidungen.
• Automobilsektor: Schnellere Reaktionszeiten in autonomen Fahrzeugen durch On-Board-Datenverarbeitung.

Edge AI löst die bisherigen Herausforderungen, die mit cloudbasierter KI verbunden sind, in mehrerlei Hinsicht. Die traditionelle Methode der Datenverarbeitung in der Cloud, bei der enorme Datenmengen von eingebetteten Geräten an Rechenzentren gesendet, dort analysiert und die Ergebnisse wieder zurückgesendet werden, bringt erhebliche Einschränkungen mit sich. Besonders in Bereichen, in denen jede Millisekunde zählt, wie etwa in der medizinischen Überwachung oder im autonomen Fahren, kann die durch die Datenübertragung verursachte Latenzzeit kritisch sein. Dazu kommen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit, wenn sensible Daten während der Übertragung potenziell gefährdet sind.

Edge AI minimiert diese Risiken durch die Verarbeitung der Daten direkt an der Quelle. Eingebettete Geräte, ausgestattet mit leistungsstarken Mikrocontrollern und neuronalen Verarbeitungseinheiten (NPUs), ermöglichen es, Modelle direkt auf den Geräten selbst auszuführen. Damit entfällt die Notwendigkeit, große Mengen roher Daten zur Analyse in die Cloud zu schicken. Schätzungen zufolge wird die globale Ausgaben für Edge Computing bis 2024 die 200-Milliarden-Dollar-Marke überschreiten, was einer Steigerung von 15,4 % im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Die rasante Entwicklung spezialisierter Hardware und effizienterer Algorithmen macht es möglich, KI-Modelle in einer Vielzahl von Anwendungen zu implementieren.

Besonders hervorzuheben ist die Rolle von Edge AI im Internet der Dinge (IoT). Millionen miteinander verbundener Geräte sammeln und senden in Echtzeit Daten. Dank Edge AI können diese Geräte autonome Entscheidungen treffen, ohne dass jedes Mal auf die Cloud zurückgegriffen werden muss. Ein Beispiel dafür sind Umweltsensoren, die direkt vor Ort Anomalien oder gefährliche Bedingungen erkennen und nur relevante Informationen zur weiteren Analyse an die Cloud senden. Dies reduziert nicht nur die Menge der zu übertragenden Daten, sondern ermöglicht auch schnellere Reaktionen auf kritische Ereignisse.

Auch im Automobilsektor setzt Edge AI neue Maßstäbe. Autonome Fahrzeuge sind auf eine blitzschnelle Verarbeitung der Daten ihrer Sensoren wie Kameras und Lidar angewiesen. Durch die Verarbeitung dieser Daten direkt an Bord des Fahrzeugs entfällt der Umweg über die Cloud, was zu einer drastischen Reduktion der Latenzzeiten und einer Erhöhung der Reaktionsgeschwindigkeit auf unerwartete Situationen führt. Dies steigert die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Systems erheblich.

Unternehmen wie Broadcom und STMicroelectronics (ST) spielen eine führende Rolle in der Entwicklung und Implementierung von Edge AI-Lösungen. Broadcom beispielsweise fokussiert sich auf die Entwicklung von Komponenten und Infrastrukturen, die die Datenverarbeitung und -analyse direkt im Feld ermöglichen, anstatt sie an ein zentrales Rechenzentrum zu senden. Besonders für Anwendungen, die geringe Latenzzeiten und hohe Reaktionsfähigkeit erfordern, wie IoT, intelligente Überwachung, Robotik und autonome Fahrzeuge, bietet Broadcom maßgeschneiderte Lösungen. Die Geräte von Broadcom sind darauf ausgelegt, große Datenmengen zu verarbeiten, die von Sensoren im Feld generiert werden, während sie gleichzeitig Skalierbarkeit und Energieeffizienz unterstützen.

STMicroelectronics entwickelt ebenfalls eingebettete Geräte für Edge AI und bietet Lösungen, die KI-Funktionen direkt in die Geräte integrieren. Ihre STM32-Serie umfasst Mikrocontroller mit integrierten KI-Beschleunigern, die in der Lage sind, maschinelle Lernalgorithmen direkt auf dem Gerät auszuführen. Dies ermöglicht eine schnelle Verarbeitung und reduziert die Latenzzeit erheblich. Ihre Entwicklungsplattformen wie die STM32Cube.AI-Bibliothek erlauben es Entwicklern, trainierte neuronale Netzwerke in Code zu konvertieren, der direkt auf den STM32-Mikrocontrollern ausgeführt werden kann. Diese Technologie ist ideal für Anwendungen wie die vorausschauende Wartung oder Sprachassistenz.

Fazit: Edge AI – Eine Neue Ära für Eingebettete Systeme

Edge AI markiert einen Wendepunkt in der Entwicklung eingebetteter Systeme und stellt eine Lösung für die vielen Einschränkungen des Cloud-Computing dar. Es eröffnet neue Möglichkeiten für autonome und Echtzeitanwendungen, indem es Latenzzeiten reduziert, die Sicherheit verbessert und Kosten senkt. Die Herausforderungen bestehen jedoch weiterhin. Die Implementierung von KI-Modellen auf ressourcenbeschränkten Geräten erfordert erhebliche Optimierungen auf Software- und Hardwareebene. Auch die Vielfalt der eingebetteten Geräte und deren Hardware-Konfigurationen bedeutet, dass es keine universelle Lösung gibt – maßgeschneiderte Anpassungen sind erforderlich.

Trotz dieser Herausforderungen wird Edge AI zunehmend zentraler in der Welt der eingebetteten Systeme. Mit dem Fortschritt der Technologie und der Einführung neuer Kommunikationsstandards wie 5G, die ultra-niedrige Latenzen und hohe Datenraten bieten, wird Edge AI noch effizienter und weiter verbreitet sein. Für Unternehmen und Entwickler bedeutet dies, sich an diese neuen Paradigmen anzupassen und die Möglichkeiten der dezentralisierten KI voll auszuschöpfen. Mit der beschleunigten Integration von KI in den Alltag und die Arbeitswelt werden diese Technologien eine noch zentralere Rolle in zukünftigen Innovationen spielen.

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Edge AI: The Future of Artificial Intelligence in embedded systems